1500개의 매개변수, 9백만 개의 상환 데이터, 총 70%의 대출은 무인자동화, 260%의 매출 성장률, 리뷰 사이트 5점 만점에 4.9점.... 이게 다 무슨 말일까? 그건 바로 AI로 대출 시장을 혁신하고 있는 Upstart에 붙은 표현들이다.
현재 미국의 대출 시장은 196~70년에 개발된 FICO를 기반으로 신용 평가 점수를 매긴다. 그리고 그에 상응하는 대출 평가로 가능 유무와 금리를 결정하는 프로세스를 거쳐 최종적으로 대출이 나오게 된다.
위의 문장에는 현재 두 가지의 큰 문제가 내재되어 있다.
- FICO를 기반으로 (판단 지표의 부족)
- 가능 유무와 금리를 결정하는 프로세스 (최소 주 단위의 소요시간)
FICO는 현재 미국 대출 신용 평가의 90%의 점유율을 차지하는 지배자 같은 지표이다. 기관마다 적용하는 기준에 차이는 있으나, 본질적인 평가 방법이 변하는 것은 아니다. 5가지 항목으로 구성이 되고 있는데,
- 부채 기록 (35%)
- 부채 기간 (15%)
- 부채 금액 (30%)
- 부채 용도 (10%)
- 부채 신청 (10%)
FICO지수는 과거 5~60년간 신용을 평가하는 데에는 나쁘지 않은 성적을 거둔 것처럼 보였다. 그러나 큰 허점이 하나 있는데, 과거 금융 내역을 기반으로 평가하고 있다는 점과 단순하다는 것이다. 이러한 근본적인 문제점은 부채 자체를 진 적이 없는 대학생, 사회초년생들의 세대는 내가 성실하고, 부채 상환의 의지, 안정적인 현금 흐름을 창출하고 있다고 하더라도, 구조적으로 높은 점수를 받을 수 없게 되어있다. 그러한 점은 기존의 FICO시스템에서는 평가항목에 넣을 수 없기 때문이다.
2022년 미국의 FICO 점수 평균은 716점이라고 한다. 23~29세의 평균 FICO 점수는 660점이고, 80~89세의 평균 점수는 가장 높은 757점을 기록했다. 미국인 평균적으로는 3단계 Good에 해당하고 20대의 평균 점수는 하위 2단계 Fair에 해당하고, 노인층의 평균 점수는 상위 2단계 Very Good에 속한다. 놀라운 점은 미국인들 중 80%는 단 한 번도 연체를 한 적이 없다는 사실이다. 그런데도 가장 높은 신용 등급인 Exceptional에 속한 미국인은 전체의 23% 불과하다. 80%가 단 한 번도 연체를 한 적이 없는 데 말이다. 개개인의 대출 금리는 채무자가 갚지 못할 확률을 예상해서 손실을 상회하는 금리(=수익률)로 정해진다. 개개인의 채무 변제 능력이 낮을수록 높게 부과하게 된다. FICO는 기존의 금융 기록을 기초로 해서 평가하기 때문에, 연령별 평균 신용평가 점수가 말해주듯 금융 활동 내역이 없는 젊은 세대나 부득이하게 입증할 자료가 없는 금융 소외 계층은 높은 금리를 진다. 이러한 시스템적 문제에 많은 의문이 들었다. 안 그래도 취약한 금융 계층에 더 높은 금리를 부과하면 어떻게 될까? 또한 과거 금융 내역만 보는 FICO 신용평가 점수는 완벽하다고 말할 수 있는가? 신용 평가 범주에 들지 못해 필요 이상으로 과도한 고금리로 고통받는 건 시스템의 문제가 아닌가? 대출 금리 수준이 정확할까? 최선일까?
고금리는 물론 은행에 높은 수익을 가져다주는 것은 자명하지만, 일정 적정 금리 이상으로 높일수록 채무자가 갚기 어려워짐으로써 손실률이 증가해 반대로 이익이 줄어들고 대출 시장이 얼어붙게 된다. 반대로 채무 상환 능력에 입각하지 않은 터무니없이 낮은 금리는 도덕적 헤이를 불러일으키고, 과열로 결국 경기가 가라앉게 된다. 즉, 각 신용 계층마다 골디락스와 같은 금리가 존재한다고 본다. 그러나 FICO 신용평가로 추측하고 있는 대출 금리가 정당한지에 대한 시장의 물음에 업스타트는 AI대출 평가 플랫폼을 이용해 답하고 있다. 다시 말하지만 미국인의 80%가 단 한 번도 연체를 한 적이 없다. 그러나 미국인의 대부분이 하위 3단계 안에 속해있는 것은 옳다고 생각하는가? 돈을 갚지 못하고 파산할 확률을 너무 높게 잡고 있는 것이 아닌가? 판단에 사용하는 데이터가 협소적인 것이 아닌가?
<업스타트 소개>
2012년 Dave, Paul, Anna, Thiel이 창업한 업스타트는
개개인의 1500가지가 넘는 다양한 정보를 통해 더 입체적이고 정확한 신용 점수를 도출해 적정한 금리를 정해 손실률을 최소화하고, 이익은 극대화할 수 있는 대출 플랫폼을 개발한 회사이다.
금융 거래 내역 이외의 다양한 개인 정보를 참고하는 덕에 기존의 금융 거래 내역이 없어서 소외받던 계층도 대출 시장의 혜택을 볼 수 있게 되는 것이다! 필요 이상으로 부과되던 고금리가 줄어들고, 사람들의 금융 여건이 개선되고, 더 높은 확률로 대출 상환을 하게 돼 손실률이 줄어드니, 돈을 빌려주는 사람도 빌리는 사람도 서로 윈윈인 것이다. 대출 기관의 입장에서도 더 많은 고객층에게 빠른 시간 안에 대출을 내줄 수 있고, 대출을 받은 고객은 더 낮은 대출 금리로 적은 이자 부담으로 성실히 갚아나가 안정적으로 은행이 수익을 얻을 수 있다. 그 과정에서 업스타트는 더 많은 데이터로 정교하게 AI를 훈련시킬 수 있고, 다방면으로 정교하게 측정된 금리는 더 많은 사람들의 필요 이상의 이자 부담을 줄여주고, 금융 기록이 없는 많은 고객들을 대출에서 소외되지 않게 하는 플라이휠이 작동할 수 있게 되는 것이다. 또한 렌딩클럽과는 다르게 업스타트는 거의 직접 자금을 운영하지 않으며, 여러 은행에 플랫폼을 제공해 수수료를 얻음으로써 은행과 경쟁 관계가 아닌 협력관계에 있다는 점도 특징이다. 따라서 대출에 수반되는 리스크가 크게 주는 효과가 있다. 또한 이는 기존 인프라를 완전히 뒤엎는 것이 아닌, 기존 인프라에도 높은 수준의 기술을 제공함으로써 상대적으로 거부감 없이 더 빠르게 침투할 수 있다. 그로 인해, 은행들은 매출과 이익률이 올라가고, 자금 상황이 더 나아짐에 따라 업스타트에 더 의존하게 된다.
업스타트 플랫폼 상의 대부분의 대출은 영업일 1~2일 내외로 승인이 된다고 한다. 이는 기존 수주일씩 걸리던 대출 과정을 수일로 단축함으로써 효율을 크게 높였다. 더 많은 고객들에게 더 빠르고 정확하게 대출을 해줄 수 있게 됨으로써 효율과 자본의 회전율을 높인다. 고객 입장에서는 더 낮은 금리에 필요한 시기에 바로바로 받을 수 있게 됨으로써 신용도 등의 금융 여건을 더 나빠지지 않게 유지할 수 있다. 급한 돈의 경우에는 카드론 등과 같은 고금리 대출을 받게 되는 경우도 많은데, 이자율이 20%를 넘어갈 정도의 초고금리 대출이다. 대신 업스타트라는 방안이 생겼으니, 장기적으로 보면 미국의 금융 여건 안정에도 기여를 하고 있다고 본다.
금융 산업을 관통하는 핵심은 '신뢰, 신용'라고 생각한다. 거래를 하는 상대방의 신용을 알기 위해 낭비되는 자원들이 정말 많다. 각종 서류를 써야 하고, 끝없이 의심해야 하며, 많은 규제와 당국의 조사가 필요한 경우도 있다. 이때 인적자원, 시간, 예산이 들고 이러한 낭비는 금융 비용을 상승시키는 원인이다. AI 기술을 이용한다면 주관에 흔들리지 않고, 사람이 고려하기 힘든 정보까지 이용해 투명하게 신용을 평가할 수 있게 될 것이고, 수반되는 여러 낭비를 줄일 수 있게 된다. 필요 이상으로 책정된 대출 금리와 이와 같은 예이다.
<창업자 & CEO>
Dave는 전 구글의 사장 출신으로 구글의 초기 클라우드 앱 서비스를 이끌었던 사람으로 성공적으로 안착시켰던 성과가 존재한다. 애플에서도 PM으로서 3년간 일했던 경력이 존재하고, 구글에서는 8년간 근무했다. Paul Gu의 경우에는 좀 특이한 이력을 가지고 있는데, 여름 인턴 빼고는 경력이 없다. Upstart 초기 멤버로 합류해 실력을 쌓아 올려, 지금까지 10년간 회사에 남아 기여하며 Head of Product의 자리까지 올랐다. 데이터 관련 부분은 Paul Gu가 총괄하고 있는 것으로 판단된다. 그만큼 유능하고 유연한 사람이라는 느낌을 받았다. 다른 창업자들도 있지만 모두가 유능하고 회사에 남아 기여하고 있는 부분은 공동 창업자들이 능력을 인정받고 넓혀나가 CEO와 C레벨 중역이 되는 모습은 굉장히 긍정적이다.
<시장의 규모>
대출 시장의 규모는 그 어떤 시장만큼이나 거대하다. 개인 대출 시장의 경우 $96B에 달하고, 자동차 대출은 무려 $727B, 집 담보 대출시장은 $4.6T으로 반도체 전체를 합친 것만큼 정말 거대한 시장이다. 개인에게뿐만 아니라 중소기업들의 대출 시장도 $644B에 달해, TAM는 정말 무궁무진하다. 그런데 Upstart는 개인 대출 시장의 플레이어인데 왜 자동차, 집, 중소기업을 명시해놓은 것일까? 그건 바로 업스타트의 확장성에 있다고 생각한다. 얼마 전에 Prodigy라는 자동차 대출 전문 기업을 인수하고 자동차 대출 시장에 뛰어들었다. 개인 대출 시장에서 사용한 전략을 응용할 수 있는 부분이 상당히 많고, 기존의 AI 모델을 개량하면 적용할 수 있는 확장성에 대한 준비가 되어있었을 터이다. 나는 더 나아가 곧 업스타트는 집 담보 대출의 시장에도 진출할 것이라고 생각한다. 자동차 대출시장에서도 어느 정도의 파이를 가져가면 분야를 더 넓혀나갈 것이고, 치열한 AI 대출 플랫폼에서 흑자로 돌입해 캐시카우가 생겼고, 성공적으로 자동차 대출도 늘어가고 있으며, 집 담보 대출 시장은 이러한 기존 시장에서의 레퍼런스로 잘해나갈 수 있는 큰 마켓이라고 생각한다.
<업스타트의 강점>
173% 높은 대출 승인을 받았음에도 불구하고 같은 손실률을 보였다! 또한 손실률을 그 어느 플랫폼보다도 낮았고, 이것은 고객인 은행의 매출과 동시에 마진 상승으로도 이어질 수 있다. 업스타트는 10년간 개인 대출 플랫폼을 운영해온 베테랑이다. 단지 잠깐의 반짝이는 성과가 아니다. 물론 이에 대한 우려도 있다. 이것은 아래 <우려>에 정리해두었다.
기존 FICO의 신용 평가보다 5배 더 정확한 신용 점수를 도출해 냈다고 하며, 많은 부분의 어려움을 줄여나가고 있다.
최근 Prodigy 인수로 뛰어들기 시작한 자동차 대출 시장도 성공적으로 실적을 쌓아나가고 있다. 4분기에 비해 4배의 딜러쉽 증가를 보였으며, 2022년에는 $1.5B의 자동차 대출을 보일 것으로 예상하고 있다.
21년 전체 실적은 20년에 비해 거의 4배다. 또한 매출뿐만 아니라 매출이익률도 같이 늘면서 정말 높은 성장의 질을 보여주었다. 또한 4분기 보고서를 보면, 매출의 94%는 대출 프로그램과 은행에서 받는 수수료로 신용 위험이 전혀 없는 매출에 속한다.
4분기는 전분기 대비 33% 성장으로 정말 폭발적인 성장을 보여주었다. 20년 전체 매출액을 21년 3분기에 다 기록했을 정도로 미친 성장을 보여주고 있고, 단순히 매출 증가뿐만이 아니라 이익의 증가는 더욱 급격하게 늘면서 4분기 연속 흑자로 손익분기점은 돌파했다고 보인다. 폭발적인 성장에 수익성을 보이는 회사는 정말 드물다. 너무 드물어서 믿기지 않을 정도다.
매출에서 보면 알 수 있듯이, 대출 건수도, 20년 2분기 코로나에 의해 영향을 받은 뒤 바로 원상태로 돌아오는 높은 회복력을 보였다. 그 이후로 폭발적으로 증가하고 있다. 현재 4분기를 연간으로 환산하면 $16B에 달하는 개인 신용 대출을 취급 중에 있다. 아까 개인 신용 대출의 크기를 $96B 규모의 시장으로 봤을 때, 거의 17%에 달하는 시장 점유율을 보유하고 있다. 그런데도 이렇게 빠르게 매출이 성장한다는 것은 업스타트만큼 잘하는 회사는 정말 드물다는 것을 간접적으로 알 수 있다.
전체 매출 중, 사람이 전혀 개입하지 않고 완전 자동화된 매출의 비중은 70%에 달한다. 지속적으로 상승 중이며, 업스타트에서는 더 높아질 수 있다고 단언하고 있다. 자동화 비율이 높아지면 높아질수록 인건비 감소로 인해 이익률도 상승하며, 더 빠른 처리로 고객들의 만족도도 높아질 수 있다.
<우려>
시킹 알파에 나온 칼럼을 전부 읽어봤다. 내가 생각하는 우려와 함께 정리해보자면
- 업력이 10년이라고는 하지만 금융 불황에서 비즈니스를 운영해 본 경험이 없다. 이는 AI모델의 정확성에 대한 의문을 낳는다.
- 급격한 금리 상승 국면에서의 성장률이 확 떨어질 것이다.
- 많은 매출이 은행에서도 나오고, 소수의 은행에 집중되어 있기에, 은행이 자체 개발한 플랫폼을 이용하거나, 계약을 중단하면 매출에 타격을 입을 수 있다.
- JP모건과 같은 대형은행은 이미 AI를 이용해, 대출 심사에 이용하고 있다. 다른 은행도 시간문제 아닌가?
- -80%에 이르는 깊은 하락장이 일어나고 있는 데, 현재 매수할 적기가 맞는가?
1번 우려에 대해서는 답하기 쉽지 않다. 반드시 검증해봐야 하는 중요한 안전성 테스트가 될 것이다. 그러나 반대로 생각한다면, 업스타트는 업계의 선두주자이고, 신용평가 AI를 가장 잘한다고 볼 수 있을 것이다. 이러한 상황에서 스트레스 테스트를 무사히 통과한다면 이 주식의 주가는 그때는 뒤도 돌아보지 않고 뛰쳐나갈 것이다. 따라서 다르게 생각하면 현재가 유일하게 저평가를 받는 구간일지도 모르겠다.
2번 우려는 1번과 비슷하지만, 조금 덜하다고 생각한다. 금리 상승 국면에서 성장률이 조금 더딜 수는 있겠지만 반대로 생각해보면 사람들은 기준 금리가 높아질수록 최대한 낮은 대출 금리로 돈을 빌릴 수 있는 곳을 찾으려고 노력할 것이다. 오히려 위기는 혁신을 부채질하는 기회가 될 수 있다고 생각한다.
3,4번 우려는 충분히 이해가 되는 바이기는 하지만 완전한 AI 대출 심사 플랫폼의 경우, 뚝딱하고 만들어낼 수 있는 게 아닐뿐더러, 8년에 걸쳐 데이터를 모으고 AI를 훈련시킨 것을 볼 때, 씨티, JP 등과 같은 대형 은행은 모르겠지만 중소규모 지역 은행, 자동차 딜러의 경우에는 독자 개발은 불가능에 가깝고 그럴만한 유인도 존재하지 않는다. 또한 은행의 경우에도 업스타트 플랫폼을 통해 유연한 대출 심사가 가능해 손실률을 줄이고 보다 많은 고객들에게 대출을 늘릴 수 있기에 마다할 이유가 없다.
5번 우려는 현재 나도 많이 하고 있는 고민인데, 2022년의 순이익으로 단순하게 상대적 가치평가로 PER을 계산해봐도 그리 높은 수치가 아니다 실적에 따라 PER 2~40 정도를 예상하고 있는데, 업계 리더의 자리와 높은 성장을 생각해볼 때, 이것은 과도한 밸류에이션이 전혀 아니라고 생각한다. 상승과 하락은 예상보다 빗나가는 경우가 허다함으로 현재가 최적기인지는 불분명하지만 적어도 현재 가격은 구매해도 바보가 될만한 가격이라고 생각되지 않는다.
<애널리스트 분석>
10개의 의견 중에 7개의 매수의견 2개의 중립, 1개의 매도 의견이 있다. 중립과 매도 의견은 결이 같다고 봐도 무방함으로, 7개의 매수의견 3개의 매도 의견이 존재하고, 매수 의견 중 가장 높은 목표가는 $255이고 매도 의견 중 가장 낮은 가격은 $70이다. 매도 목표가도 터무니없게 낮은 수준이 아닌 현재 $80의 15% 정도의 하락임으로 강력한 매도 의견이라고 보기에는 애매하다.
<내부자 거래 분석>
내부자들이 투자를 좀 잘하지 않나라고 생각이 드는 그래프였다. 저점에서 줍고 고점에서 파는 투자 고수의 냄새가 풍겨온다. 그런 내부자들이 $150를 지나고부터 구매하는 사람들이 생기기 시작했고, 다시 $90까지 내려왔을 때 매수했다. 정답은 아니지만 $90 밑으로만 사면 그 어떤 내부자보다 유리한 포지션을 잡고 있다고 봐도 무방하다.
<Trustpilot 리뷰>
사용자 경험은 놀라울 정도로 높은데, 총 리뷰수가 32000개가 넘어가는 데, 5점 만점에 4.9점을 기록하고 있고, 더 놀라운 점은 세부 평점에 있다. Excellent를 준 비율이 무려 97%나 된다!!!!! 몇백 개의 기업을 봤어도 처음 보는 리뷰이고, 이게 다 조작되었을 리는 없을 텐데...
내가 모은 날짜별 Trustpilot 리뷰수 분포인데, 꾸준히 상승하고 있다. 그것도 꽤나 가파르다. 일평균 75개의 리뷰가 추가되며, 리뷰수 매일 0.26%의 상승, 매주 1.84%, 매달 8.15%의 리뷰수 증가를 보이고 있다.
<내부 직원 평가>
내부 직원 평가는 5점 만점의 4.2점으로 상당히 높은 축에 속한다. 동료들이 훌륭함, 좋은 보상, 공짜 음식, 많은 기회 등을 장점, 확실한 사내 관리 체계 등을 꼽았고, 근무 전환 후에는 낮은 보수(아마 일을 못해서 전환?), 부족한 투명성, 커뮤니케이션의 부재 등을 단점으로 꼽았다. 1년간 4.2점에서 4.4점 사이로 준수한 평점을 유지하고 있고, 좋은 기업 문화가 정착되었다고 봐도 괜찮을 것 같다.
<사이트 트래픽 분석>
업스타트 사이트의 트래픽을 조회할 결과, 1월에 3백만 회의 접속을 찍었다가, 2월에 감소하고, 3월에도 다시 소폭 반등한 모습이다. 업스타트는 매출의 많은 부분이 제휴 은행에서 나오기 때문에 사이트 트래픽이 매출과 직결된다고 볼 수는 없지만 유의미한 상관관계를 나타낼 것으로 보인다. 렌딩클럽의 경우에도 2월에 급속히 떨어졌다가 3월에 다시 반등하는 모습을 보이고 있고, 1월과 비슷한 수준으로 회복했다. 경쟁자인 업그레이드 닷컴의 경우에는 2월에 소폭 트래픽이 감소하다가 3월에 1월 트래픽을 넘어서는 모습을 보여주었다. 대출 플랫폼 전체가 얼어붙은 것이 아니라 유난히 업스타트만 트래픽 감소를 극복하지 못하는 모습을 본 것은 1분기 어닝 서프라이즈 가능성에 대한 걱정이 조금 되는 대목이다.
남자 고객이 과반을 차지하고 18~44세의 비율이 70% 가까이를 차지할 정도로 젊은 세대가 주요 고객이다. 업스타트의 강점과도 맞닿아있다. 금융 이력이 부족한 세대들이 주로 고객이고, 18~24세의 비율이 17%나 되는 것은 밑에서 비교하는 다른 대출 플랫폼과도 차별점을 나타낸다.
렌딩클럽의 이용자는 남자가 과반수이며, 18~44세의 비중은 61%의 수준으로 업스타트의 70%보다 조금 더 낮다. 조금 더 전 연령에 고르게 분포되어 있다.
업그레이드 닷컴의 이용자는 남자가 과반수이며, 18~44세의 비중은 58% 수준으로 렌딩클럽에 비해서도 낮다. 세 회사 중 가장 연령 분포가 고르다. 이와 같이 경쟁자들의 트래픽 분석도 함께 함으로써 업스타트의 특성에 대해 명확히 할 수 있다.
<구인 구직 상황>
최근 인재를 급속도로 뽑고 있고 6개월만에 26%의 직원 충원이 이루어졌다.
반면 링크드인에 올라오는 구직글 수는 점점 줄어가고 있으며, 링크드인으로 파악한 업스타트의 직원수는 지난 3달간 매일 평균 2명의 속도로 빠르게 채워졌고, 원하는 포지션의 직원들의 채용은 어느 정도 마무리된 것으로 보인다.
2022-4-27 기준으로 1581명으로 구직글을 늘리지 않는 것으로 봐도 아직 부동산 담보 대출에 대한 진출은 구상 중인 것으로 생각된다. 직원 구직을 잘 모니터링하면 부동산 담보 대출 진출 시점을 짐작할 수 있지 않을까 하는 생각을 가지고 있다. 직원을 더 이상 뽑지 않지 않는다는 것은 성장에 숨 고르기에 들어간 것이 아닌가 하고 생각하고 있다.
제 포트폴리오에 들어가 있는 종목으로 앞으로도
실적발표때마다 주기적으로 모니터링하고 데이터를 공유할 예정입니다!
업스타트에 대해 의견이나 인사이트가 있다면 언제든지 댓글 혹은 연락 주세요!